1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

第一天到公司的时候，我自己上楼了(入职邮件说了是哪一层)，到了相应楼层，给导师打电话，导师一脸吃惊，说怎么我就到了，还以为我过段时间才来，导师穿着一双拖鞋，留着长发，稍显随意，导致我对导师的初步印象是：这靠谱吗，哈哈哈给我安排好工位、办公电脑，转一圈认识组里同事之后，我就问导师组里的业务是啥，有没有一些资料让我熟悉一下。起初导师给我发了一些PPT，我看了一两个小时之后，导师突然间走过来，说：“算了，业务太多了，我给你讲讲和组里现在做的比较相关的”。然后花了一个小时，给我梳理了一遍组里的业务和相关专业名词，还给我介绍了整个技术栈。当天中午，导师就带我去饭堂吃饭。吃饭聊了一下，发现我俩没啥代沟，导...